뷰노는 자사의 급성 심근경색 조기 탐지 AI 솔루션인 VUNO Med®-DeepECG® AMI의 연구 성과가 유럽심장학회 공식 디지털 헬스 저널인 European Heart Journal – Digital Health에 게재됐다고 19일 밝혔다.

이번 연구는 급성 심근경색(AMI) 환자 중 재관류 시술이 필요한 환자를 조기에 탐지할 수 있는 딥러닝 모델 개발에 관한 내용이다. 연구팀은 심전도 데이터를 기반으로 자기지도학습(Self-Supervised Learning)과 트랜스포머(Transformer) 기반 딥러닝 모델을 적용해 모델 성능을 개선했다. 모델은 전남대학교병원 데이터를 활용해 개발되고, 한림대학교 강남성심병원 데이터를 통해 외부 검증을 진행했다.

VUNO Med®-DeepECG® AMI 알고리즘 기반 연구 (뷰노 제공)
VUNO Med®-DeepECG® AMI 알고리즘 기반 연구 (뷰노 제공)
연구 결과, 모델은 AUROC 0.968을 기록하며 기존 방식보다 성능이 유의미하게 향상됐다. 특히 진단이 어려운 ST 분절 비상승 심근경색(NSTEMI) 환자군에서도 AUROC 0.947을 기록해 높은 정확도를 보였다.

주성훈 뷰노 CTO는 "이번 연구는 고도화된 AI 솔루션이 응급 상황에서 의료진을 지원하고 환자의 생명을 구할 수 있음을 보여줬다"며 "향후 DeepECG 솔루션을 기술 고도화해 의료 접근성이 떨어지는 환경에서도 간편하고 정확한 조기 진단을 제공할 계획"이라고 밝혔다.

DeepECG AMI는 지난해 5월 식약처 허가를 받은 AI 기반 심전도 분석 소프트웨어로, 급성 심근경색을 조기에 탐지하는 데 도움을 준다.

키워드

#뷰노#유럽심장학회#급성심근경색
저작권자 © 헬스인뉴스 무단전재 및 재배포 금지